因此,PyTorch 官方提出了 FULLY SHARDED DATA PARALLEL(FSDP) 的概念,有效缓解了大模型训练问题。 本篇博文将主要介绍下该如何使用 FSDP API 进行简单的 MNIST 模型,这些模型可以扩展到其他更大的模型,例如 HuggingFace BERT 模型、 高达1T 参数的 GPT 3 模型。示例 DDP MNIST 代码可以从此处获得。 FSDP 的工作...
[7] Introducing PyTorch Fully Sharded Data Parallel (FSDP) API | PyTorch [8] Getting Started with Fully Sharded Data Parallel(FSDP) — PyTorch Tutorials 1.11.0+cu102 documentation [9] Training a 1 Trillion Parameter Model With PyTorch Fully Sharded Data Parallel on AWS | by PyTorch | PyTorc...
全切片数据并行(Fully Sharded Data Parallel,简称为FSDP)是数据并行的一种新的方式,FSDP最早是在2021年在FairScale-FSDP中提出的,后来合入了PyTorch 1.11版本中。微软之前Deepspeed框架中提出过三种级别的ZERO算法,FSDP可以看成是ZERO-3的实现。 2. 详细介绍 传统的数据并行(DDP)是在每一个GPU卡上保存整个model的参...
例如,BigScience 176B 语言模型就采用了该并行方式 [6]。 本文我们主要关注 ZeRO 数据并行,更具体地讲是 PyTorch 最新的完全分片数据并行 (Fully Sharded Data Parallel,FSDP)功能。DeepSpeed和FairScale实现了 ZeRO 论文的核心思想。我们已经将其集成到了的中,详见博文 通过 DeepSpeed 和 FairScale 使用 ZeRO 进行更...
本文,我们将了解如何基于 PyTorch 最新的完全分片数据并行 (Fully Sharded Data Parallel,FSDP)功能用Accelerate库来训练大模型。 动机🤗 随着机器学习 (ML) 模型的规模、大小和参数量的不断增加,ML 从业者发现在自己的硬件上训练甚至加载如此大的模型变得越来越难。一方面,人们发现大模型与较小的模型相比,学习速度...
简介:本文介绍了如何在PyTorch框架下利用完全分片数据并行(Fully Sharded Data Parallel, FSDP)技术来加速大规模深度学习模型的训练。通过详细解析FSDP的原理、优势及实现步骤,为非专业读者提供了一套可操作的指南,助力高效训练AI巨无霸。 即刻调用文心一言能力 开通百度智能云千帆大模型平台服务自动获取1000000+免费tokens ...
这玩意貌似就是meta的一个老哥在维护，实际上是个很多东西来不及优化。就比如这东西要求一个sharded模块...
PyTorch的FSDP（Fully Sharded Data Parallel）是一种新颖的数据并行策略，源自FairScale-FSDP并集成至PyTorch 1.11，类似于微软Deepspeed中的ZERO-3。FSDP通过将模型参数、梯度和优化器状态切片，每个GPU仅存储部分信息，通过reduce-scatter和all-gather操作进行通信，实现高效的训练。它通过模型层的特殊封装，...
本文我们主要关注 ZeRO 数据并行,更具体地讲是 PyTorch 最新的完全分片数据并行 (Fully Sharded Data Parallel,FSDP)功能。DeepSpeed和FairScale实现了 ZeRO 论文的核心思想。我们已经将其集成到了transformers的Trainer中,详见博文通过 DeepSpeed 和 FairScale 使用 ZeRO 进行更大更快的训练[10]。最近,PyTorch 已正式将 ...
PyTorch Distributed Data Parallelism (DDP) helps process data at scale in a simple and robust manner, but it requires the model to fit on one GPU. The PyTorch Fully Sharded Data Parallel (FSDP) library breaks this barrier by enabling model sharding to train large models across d...